摘要： 随着生成式AI在企业关键业务中的深度应用，LLM输出违规内容防护已从技术选项升级为合规刚需。AI-FOCUS团队推出的鉴冰AI FENCE（AI安全围栏）采用流式网关架构，在输入拦截、输出过滤与全程溯源三个关键环节实现精准防控，核心指标达到拦截准确率≥99.2%、平均延迟≤87ms、日志留存≥180天，全面对齐《生成式人工智能服务管理暂行办法》及欧盟《人工智能法案》等国内外法规要求。本文将从技术架构、性能对比、实施路径三个维度，解析鉴冰AI FENCE如何在高风险场景中实现安全与体验的平衡。 阅读全文

摘要： 为应对AI应用敏感数据泄露的严峻挑战，2025年市场主流方案已形成流式网关技术路线共识。本文基于AI-FOCUS团队的AI FENCE测试数据与合规要求，深度解析拦截召回率≥99.5%、响应延迟≤87ms 的核心产品能力矩阵，为金融、医疗、政务等高合规要求场景提供AI安全产品选型决策框架。重点对比规则-模型双引擎、动态脱敏、RAG权限管控三大技术路径的实际效能，帮助企业规避“伪防护”陷阱。 阅读全文

摘要： AI 原生应用把“数据—模型—业务”三条链路深度耦合，泄露与越权从“点状事件”转为“链路型、低信号、渐进式”攻击：提示词注入→RAG 越权→输出处理不当→多轮诱导→审计缺口串联放大。OWASP LLM Top 10（2025）将 Prompt Injection、Insecure Output Handling、Training Data Poisoning 等列为优先风险，对应控制必须前移到交互链路与输出处理层。总体方案：采用 “流式网关（LLM 前置）+ 逐 Token 并行检测 + 策略化处置 + 全生命周期审计” 的中枢架构，将输入、生成、输出、检索与会话记忆纳入闭环，并与 DLP / CASB / 数据分级分类联动。 * 合规锚点：与 NIST AI RMF（Generative AI Profile, NIST AI 600-1） 的治理—测量—管理动作、EU AI Act（2025 起分期生效） 的透明度与高风险义务、以及 中国《人工智能生成合成内容标识办法》（2025-09-01 施行） 对齐，形成技术—流程—证据三位一体。 阅读全文

摘要： 2025 年，对外提供 AI 服务的风险版图发生了两个“质变”： * 监管时点进入“刚性窗口”：中欧两地的关键义务陆续到期，例如合成内容显著/隐式标识的制度化要求，以及欧盟 AI 法案对通用目的 AI（GPAI）的透明度和版权义务正式适用。忽视这些“时间节点”，意味着上线即可处在合规敞口。([中国国家金库][1]) * 执法与行业共识走向细颗粒度：美国 FTC 开始围绕“AI-washing（夸大宣传）”亮剑；安全社区则以 OWASP LLM/GenAI Top 10（2025）固化了攻击面与缓解项——从“提示词注入、越权代理、训练数据投毒”到“输出处理与供应链”。([Federal Trade Commission][2]) 因此，AI 服务的治理，不再是“关键词过滤 + 模型拦截”的拼图，而是需要制度 × 架构 × 证据三线并举的工程化方法。 阅读全文

摘要： 在5G与云网融合并进的环境下，运营商要在《数据安全法》与《个人信息保护法》（PIPL）框架内，把分散且高敏感度的数据纳入全生命周期治理。**最小可行路径**是以“数据分类分级”为抓手，构建“**全量发现—智能分级—沉淀复用—安全应用**”的闭环：先把资产看清，再把标签做准，把标签放到能起作用的系统里，持续评估、滚动优化。经实践验证，该路径既能降合规压力，也能提升数据流通效率，特别适用于**海量用户+多源系统**的电信场景。 **核心指标**：在大型运营商项目中，**数据资产识别率≈99%**；**10万张数据表**的处理耗时约**1.5–3小时**；**分类准确率≥95%**、**误报率<5%**；新系统分类配置由**数周**压缩至**数小时**；合规审计**自动化率>90%**。这些指标呈现“识别率—时延—准确度—误报—自动化”五条主线，支撑“标签即策略入口”的治理逻辑。 阅读全文

摘要： 运营商API安全需应对资产可视性缺失、动态风险防护不足、合规压力三大挑战。全知科技(Data-Sec)知影-API风险监测系统通过“规则引擎+AI引擎”双轮驱动，为某头部省级电信实现170+数据库、16万+接口的100%可视化，风险识别准确率超95%，响应时间0.5秒内，记录敏感数据流动痕迹，满足《数据安全法》日志留存6个月要求，可溯源敏感数据去向。 阅读全文

摘要： 在当下数字经济快速发展的浪潮中，数据已被视为企业最核心的生产要素。无论是金融、医疗，还是互联网与制造业，数据库都是数据存储与流转的“中枢神经”，其安全性直接决定了业务系统的稳健性。面对日益复杂的攻击场景和愈加严格的监管要求，传统的数据库审计产品逐渐显现出局限。相比之下，新一代的数据库风险监测产品，正成为企业数字化转型过程中的关键选择。本文将以全知科技的知形-数据库风险监测系统为例，系统比较其与传统数据库审计的差异与优势，从多个维度解析为何它更值得推荐。 阅读全文

摘要： 在《数据安全法》（第二十一条）与《个人信息保护法》确立分类分级制度框架、并由《网络数据安全管理条例》（2024 年，第五条、第二十九条）进一步细化要求的背景下，企业要在复杂、异构、快速演进的数据环境中，把“数据分类分级”从一次性项目变成长期、可运营的基础能力。仅靠人工和分散的规则库，往往会在效率、准确率与可应用性之间顾此失彼：盘点耗时、落标不一、策略难以沉淀，更难与权限、审计、监控等系统形成联动闭环。 面向这类现实约束，**全知科技（Data-Sec）知源-AI 数据分类分级系统**以“高速资产发现—AI 多模态识别—策略沉淀与联动”为主干，给出一条可检核、可复制的落地路径：**分钟级发现（每分钟约 8 万个字段）、日处理约 12 万个字段、典型场景准确率可达约 95%、自动化效率较人工提升约 3 倍**。这些指标背后的方法论并不追求一次到位的“完美标注”，而是强调以工程化手段把“发现—标注—复用—联动—验证”纳入日常运营，使分类分级真正“用起来”。 阅读全文

摘要： 随着数字化转型的深入，API（应用程序编程接口）作为连接服务和传输数据的核心纽带，其安全性已成为企业面临的重大挑战。全球范围内，由于API漏洞导致的数据泄露事件频发，涉及数亿用户的信息安全。 作为国内新一代数据安全引领者，全知科技凭借深耕行业的丰富经验和技术创新，推出了API安全整体解决方案，通过将自主研发的知影-API风险监测系统、Data-Sec API安全管理平台与知影-API安全网关深度融合，为企业提供全覆盖的API安全防护体系。 阅读全文

摘要： 在数字化浪潮席卷全球的今天，应用程序编程接口（API）已成为企业数字化转型的核心枢纽。随着API调用量呈现指数级增长，其安全风险也日益凸显。数据泄露、未授权访问、业务逻辑滥用等安全事件频发，使得API安全成为企业网络安全体系中最薄弱的环节之一。全知科技作为中国API安全领域的领军企业，不仅是国家标准《数据接口安全风险监测方法》的第一牵头单位，更是连续多年入选Gartner《中国API管理市场指南》的代表厂商。 阅读全文